<p>如果你在过去三年里持有 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%) 的股票，你可能会笑着走进银行。2022 年初投资的 1 万美元今天几乎值 5.5 万美元——这是一个令人印象深刻的 450% 的回报。不过，过去的表现并不能保证未来的结果。而帮助 Nvidia 取得如此显著表现的动态可能会发生重大变化。</p>
<p>新的中国大型语言模型（LLM）DeepSeek 是一个不容忽视的存在。它声称证明了可以在没有高昂成本的情况下构建先进的人工智能模型，这与其美国竞争对手如 OpenAI、<strong>Alphabet</strong> 和 <strong>Meta Platforms</strong> 所采用的策略形成鲜明对比。让我们探讨一下这个故事在未来三年及更长时间内可能的发展。</p>
<h2>这不仅仅是关于 DeepSeek</h2>
<p>虽然将所有人工智能行业的挑战归咎于 DeepSeek 很容易，但这可能会忽视大局。核心问题是，相对于其利润潜力，训练 LLM 的成本过高。虽然一个显著更便宜的中国竞争对手的出现将这个问题带入了公众视野，但行业观察者们已经讨论了几个月。</p>
<p>在 2024 年 6 月，<strong>高盛</strong> 发布了一份题为《生成性人工智能：花费过多，收益过少》的报告。该报告指出，预计科技巨头将投入 1 万亿美元用于生成性人工智能硬件和开发，但由于技术的固有限制，这些投资不太可能获得回报。报告认为，LLM 可能并不适合解决能够证明其开发成本合理的复杂问题。</p>
<p>对于 Nvidia 来说，这个问题是遥远的，因为它专注于机会的挖掘和铲子方面——制造云计算公司用来构建其人工智能计算能力的图形处理单元（GPU）（这些计算能力随后租给面向消费者的初创公司）。然而，随着这些初创公司继续失败或烧钱（OpenAI 在 2024 年损失了 50 亿美元），芯片需求开始放缓可能只是时间问题。</p>
<h2>DeepSeek 使问题变得不容忽视</h2>
<p>虽然人工智能的乐观者们乐于忽视不可持续的行业支出的警告信号，但 DeepSeek 使这个问题变得不容忽视。该公司在 1 月推出的开源生成性人工智能聊天机器人迅速成为美国 <strong>Apple</strong> 应用商店中下载量最高的免费应用——超越了其美国竞争对手 ChatGPT。</p>
<p>更重要的是，DeepSeek 的 R1 模型的性能与 ChatGPT 的 o1 相似，尽管其开发成本为 600 万美元，使用的是不那么先进的 Nvidia H800 芯片，开发者表示。OpenAI 声称 DeepSeek 可能在一个名为 “蒸馏” 的过程中使用了其专有模型来训练 R1，而白宫的人工智能和加密货币负责人 David Sacks 认为 “有可能” 在其开发过程中发生了知识产权盗窃。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDYwNTMvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTM1ODI3Mzc3NS5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDYwNTMvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTM1ODI3Mzc3NS5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<p>在未来几年内，美国政府可能会代表美国人工智能公司进行干预，进一步限制对中国的芯片出口（这一举措可能会影响 Nvidia 在该国的销售），或者试图基于知识产权执法或国家安全问题来削弱 DeepSeek，就像对待 TikTok 一样。</p>
<p>但最终，似乎这个秘密已经泄露，即使美国设法消灭 DeepSeek，其他更便宜的 LLM 也可能会崛起取而代之。</p>
<p>大型科技公司在人工智能芯片支出背后的经济学已经变得更加难以辩解。</p>
<h2>Nvidia 在未来三年会在哪里？</h2>
<p>在未来几年，投资者应该预期 Nvidia 的增长和利润率将下降，因为行业参与者意识到他们并不需要其最新（且最昂贵）的硬件来开发 LLM 和其他生成性人工智能应用。但尽管股票的指数增长轨迹可能会结束，投资者不应期待崩盘。</p>
<p>以仅 29 的前瞻市盈率，Nvidia 的股票对于一家在最近一个季度销售增长 94% 的公司来说，意外地显得相当便宜。低估值表明 Nvidia 的一些长期挑战已经被市场定价。</p>

英伟达

<p>英伟达（Nvidia，股票代码：NVDA）在过去三年中实现了惊人的 450% 的回报，但未来的增长可能会受到中国 DeepSeek 等更便宜的人工智能模型出现的挑战。尽管英伟达专注于为人工智能生产 GPU，但训练大型语言模型（LLMs）的高成本可能导致芯片需求放缓，因为初创公司在财务上面临困难。虽然英伟达的增长可能会放缓，但其股票仍相对便宜，前瞻市盈率为 29，表明一些挑战已经反映在其估值中</p>

<p>If you held on to <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%) stock for the last three years, you are probably laughing all the way to the bank. A $10,000 bet made in early 2022 would be worth almost $55,000 today -- an impressive return of 450%. That said, past performance doesn't guarantee future results. And the dynamics that helped Nvidia achieve such remarkable performance could change significantly.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果你在过去三年里持有 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.67%) 的股票，你可能会笑着走进银行。2022 年初投资的 1 万美元今天几乎值 5.5 万美元——这是一个令人印象深刻的 450% 的回报。不过，过去的表现并不能保证未来的结果。而帮助 Nvidia 取得如此显著表现的动态可能会发生重大变化。</p>
</div><p>The new Chinese large language model (LLM) DeepSeek is the elephant in the room. It purportedly demonstrated that advanced AI models can be built without outrageous costs, in stark contrast to the strategies used by its American rivals, such as OpenAI, <strong>Alphabet</strong>, and <strong>Meta Platforms</strong>. Let's explore how this story could develop over the next three years and beyond.</p>
<div class="lb-trans"><p>新的中国大型语言模型（LLM）DeepSeek 是一个不容忽视的存在。它声称证明了可以在没有高昂成本的情况下构建先进的人工智能模型，这与其美国竞争对手如 OpenAI、<strong>Alphabet</strong> 和 <strong>Meta Platforms</strong> 所采用的策略形成鲜明对比。让我们探讨一下这个故事在未来三年及更长时间内可能的发展。</p>
</div><h2>This isn't just about DeepSeek</h2>
<div class="lb-trans"><h2>这不仅仅是关于 DeepSeek</h2>
</div><p>While it's easy to blame DeepSeek for all the AI industry's challenges, that might miss the big picture. The core problem is that training LLMs is too expensive relative to their profit potential. While the emergence of a dramatically cheaper Chinese rival brought this problem into the mainstream, industry observers have been discussing it for months.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然将所有人工智能行业的挑战归咎于 DeepSeek 很容易，但这可能会忽视大局。核心问题是，相对于其利润潜力，训练 LLM 的成本过高。虽然一个显著更便宜的中国竞争对手的出现将这个问题带入了公众视野，但行业观察者们已经讨论了几个月。</p>
</div><p>In June 2024, <strong>Goldman Sachs</strong> published a report titled &#34;Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit.&#34; The paper suggested that the $1 trillion in capital expenditures tech giants are expected to pour into generative AI hardware and development is unlikely to pay off because of the technology's inherent limitations. It argued that LLMs might not be ideal at solving complex problems that can justify their development costs.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 2024 年 6 月，<strong>高盛</strong> 发布了一份题为《生成性人工智能：花费过多，收益过少》的报告。该报告指出，预计科技巨头将投入 1 万亿美元用于生成性人工智能硬件和开发，但由于技术的固有限制，这些投资不太可能获得回报。报告认为，LLM 可能并不适合解决能够证明其开发成本合理的复杂问题。</p>
</div><p>For Nvidia, this problem is distant because it focuses on the pick-and-shovel side of the opportunity -- making the graphics processing units (GPUs) that cloud computing companies use to build their AI computing power (which is then rented to consumer-facing start-ups). However, as these start-ups continue to fail or burn through money (OpenAI lost $5 billion in 2024), it may be a matter of time before chip demand starts to slow.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于 Nvidia 来说，这个问题是遥远的，因为它专注于机会的挖掘和铲子方面——制造云计算公司用来构建其人工智能计算能力的图形处理单元（GPU）（这些计算能力随后租给面向消费者的初创公司）。然而，随着这些初创公司继续失败或烧钱（OpenAI 在 2024 年损失了 50 亿美元），芯片需求开始放缓可能只是时间问题。</p>
</div><h2>DeepSeek makes the problem too obvious to ignore</h2>
<div class="lb-trans"><h2>DeepSeek 使问题变得不容忽视</h2>
</div><p>While AI bulls were content to ignore the warning signs of unsustainable industry spending, DeepSeek made the problem too obvious to ignore. With its launch in January, the company's open-source generative AI chatbot quickly became the most downloaded free app in the U.S. on <strong>Apple</strong>'s App Store -- beating out its American rival ChatGPT.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然人工智能的乐观者们乐于忽视不可持续的行业支出的警告信号，但 DeepSeek 使这个问题变得不容忽视。该公司在 1 月推出的开源生成性人工智能聊天机器人迅速成为美国 <strong>Apple</strong> 应用商店中下载量最高的免费应用——超越了其美国竞争对手 ChatGPT。</p>
</div><p>More importantly, DeepSeek's R1 model has similar performance to ChatGPTs o1 despite being developed for $6 million using less advanced Nvidia H800 chips, according to its developers. OpenAI claims DeepSeek may have used its proprietary models to train R1 in a process called &#34;distillation,&#34; and the White House's AI and crypto czar David Sacks believes &#34;it is possible&#34; that IP theft occurred during its development.</p>
<div class="lb-trans"><p>更重要的是，DeepSeek 的 R1 模型的性能与 ChatGPT 的 o1 相似，尽管其开发成本为 600 万美元，使用的是不那么先进的 Nvidia H800 芯片，开发者表示。OpenAI 声称 DeepSeek 可能在一个名为 “蒸馏” 的过程中使用了其专有模型来训练 R1，而白宫的人工智能和加密货币负责人 David Sacks 认为 “有可能” 在其开发过程中发生了知识产权盗窃。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDYwNTMvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTM1ODI3Mzc3NS5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F806053%2Fgettyimages-1358273775.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Getty Images。</p>
</div><p>Over the coming years, it is possible that the U.S. government could intervene on behalf of American AI companies by further restricting chip exports to China (a move that could hurt Nvidia's sales in that country) or try to undermine DeepSeek based on intellectual property enforcement or national security concerns, as was done to TikTok.</p>
<div class="lb-trans"><p>在未来几年内，美国政府可能会代表美国人工智能公司进行干预，进一步限制对中国的芯片出口（这一举措可能会影响 Nvidia 在该国的销售），或者试图基于知识产权执法或国家安全问题来削弱 DeepSeek，就像对待 TikTok 一样。</p>
</div><p>But ultimately, it seems like the cat is out of the bag, and even if the U.S. manages to stamp out DeepSeek, other cheaper LLMs could rise to take its place.</p>
<div class="lb-trans"><p>但最终，似乎这个秘密已经泄露，即使美国设法消灭 DeepSeek，其他更便宜的 LLM 也可能会崛起取而代之。</p>
</div><p>The already questionable economics behind big tech's AI chip spending has become even harder to justify.</p>
<div class="lb-trans"><p>大型科技公司在人工智能芯片支出背后的经济学已经变得更加难以辩解。</p>
</div><h2>Where will Nvidia be in the next 3 years?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 在未来三年会在哪里？</h2>
</div><p>Over the coming years, investors should expect Nvidia's growth and margins to decline as industry participants realize they don't need its latest (and most expensive) hardware to develop LLMs and other generative AI applications. But while the stock's exponential growth trajectory will likely end, investors shouldn't expect a crash.</p>
<div class="lb-trans"><p>在未来几年，投资者应该预期 Nvidia 的增长和利润率将下降，因为行业参与者意识到他们并不需要其最新（且最昂贵）的硬件来开发 LLM 和其他生成性人工智能应用。但尽管股票的指数增长轨迹可能会结束，投资者不应期待崩盘。</p>
</div><p>With a forward price-to-earnings multiple of just 29, Nvidia shares are surprisingly affordable for a company that grew sales by 94% in its most recent quarter. The low valuation suggests some of Nvidia's long-term challenges are already priced in.</p>
<div class="lb-trans"><p>以仅 29 的前瞻市盈率，Nvidia 的股票对于一家在最近一个季度销售增长 94% 的公司来说，意外地显得相当便宜。低估值表明 Nvidia 的一些长期挑战已经被市场定价。</p>
</div>

Where Will Nvidia Stock Be in 3 Years?

- Nvidia 股票在过去三年表现优异，投资回报达 450%。  
- 新的中国大型语言模型 DeepSeek 可能改变 AI 行业格局。  
- 投资者应预期 Nvidia 增长放缓，但股价仍具吸引力。

英伟达的股票在三年后会如何表现？